【摘 要】
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目的：通过算法的选择，对癫痫患者进行无创性脑电图筛查，以期及早发现、正确干预具有癫痫发病倾向的人群，有效降低癫痫的发病率、致残率和死亡率。方法：通过对基于支持向量机分析技
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目的：通过算法的选择，对癫痫患者进行无创性脑电图筛查，以期及早发现、正确干预具有癫痫发病倾向的人群，有效降低癫痫的发病率、致残率和死亡率。方法：通过对基于支持向量机分析技术的数字脑电图（EEG）信号正常和癫痫特征渡的提取、自动识别和分型等研究．以期实现癫痫的自动、规模性筛查。结果：癫痫患者和健康人的16导脑电信号在能量特征上表现出较高的模式可分性．支持向量机作为一种新的机器学习方法，具有较强的泛化能力，基于该算法的EEG信号的分类方法会成为诊断隐匿癫痫患者的一种新的可行途径。结论：SVM算法适合有限样本（
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